OpenCV Hog人検出は縦線によってだまされますか？

Question

私はPythonを使ってRPi上でopenCVをテストしてきました。ビデオは、CCTVカメラのUSBグラバーから送られてきます。

「理想的な」スティックフィギュアを備えた部屋でテストしたところ、自動的にトラッキングとズームがうまく機能しました。

しかし、現実世界でテストする場合、最初のテスト場所には波状の屋根があり、屋根の垂直線は常に人として検出されます。

これはHoGの検出がブッシュ、樹木、その他の視覚的に混乱した画像に対して非常に堅牢であるように見えるため、私は非常に驚いていました。一連の垂直線が毎回それをキャッチしているようだ。

これはなぜですか？

私はそれを再トレーニングしようとする必要がありますか？私はこれがかなりの仕事になると思います！

他に誰かがこの問題を発見しましたか？

多分私は画像から垂直線をプレフィルタリングする必要がありますか？

フェンスや屋根に対処できない人のトラッカーを持つことには限界があります。

Answer 1

ただ1回のトレーニングセッションの後に偽陽性があることは一般的であり、予想されるはずです。これらのすべての偽陽性を記録して、ハードネガティブトレーニングに使用する必要があります。つまり、これらの偽陽性をネガティブトレーニングセットに追加します。ハードネガティブトレーニングを実行すると、モデルのパフォーマンスが大幅に向上し、偽陽性の数が減少します。

フェンスやその他のエッジが偽陽性として表示される理由を理解することは説明が少し複雑であり、多くの記事やDalalとTriggsの元のHOG論文でよく説明されています。